package com.at.bigdata.spark.core.req

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *
 * @author cdhuangchao3
 * @date 2023/5/19 10:02 PM
 */
object Spark03_Req1_HotCategoryTop10Analysis_reduceByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // Q1: rdd重复使用
    // Q2: 性能可能较低
    // Q3: 存在大量reduceByKey， 聚合算子，Spark会提供优化

    // 1、读取原始数据
    val actionRDD = sc.textFile("datas/user_visit_action.txt")

    // 2、数据结构转换
    //     点击： （品类ID，（1, 0, 0)
    //     下单： （品类ID，（0, 1, 0)
    //     支付： （品类ID，（0, 0, 1)
    val flatRDD: RDD[(String, (Int, Int, Int))] = actionRDD.flatMap(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        if (datas(6) != "-1") {
          List((datas(6), (1, 0, 0)))
        } else if (datas(8) != "null") {
          val cids = datas(8).split(",")
          cids.map(cid => (cid, (0, 1, 0)))
        } else if (datas(10) != "null") {
          val cids = datas(10).split(",")
          cids.map(cid => (cid, (0, 0, 1)))
        } else {
          Nil
        }
      }
    )

    // 3、聚合
    val analysisRDD = flatRDD.reduceByKey(
      (t1, t2) => {
        (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2, t1._3 + t2._3)
      }
    )

    // 4、降序排列取前10
    val resultRDD = analysisRDD.sortBy(_._2, false).take(10)
    // 5、将结果采集到控制台打印出来
    resultRDD.foreach(println)
    sc.stop()
  }
}
